Profesor Tec triunfa en competencia mundial de drones

Entre más de 200 participantes de todo el mundo, 6 son campeones del Multi-Robot System (MRS) Real-World Challenge 2025, entre ellos, Angel Ramírez, profesor y estudiante de doctorado en el Tec campus Estado de México.

En tan solo 5 días, Ramírez y su equipo multinacional tuvieron que diseñar una ruta coordinada en la que 2 drones debían visitar varios puntos y cumplir con ciertos requisitos de velocidad, aceleración y trayectoria. 

Este reto formó parte de la más reciente edición de la escuela de verano organizada por la Sociedad de Robótica y Automatización (RAS) del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), que tuvo lugar en Praga, República Checa.

"Teníamos que pasar por diferentes pruebas que mostraran una trayectoria viable. Podían descalificarnos si no cumpliamos con las restricciones del modelo", explicó el estudiante de doctorado en Ciencias de la Ingeniería.

La competencia se dividió en 2 fases: una simulación virtual y la implementación de la solución en la realidad. El recorrido planteado por Angel y su equipo, los hizo acreedores al primer lugar en el desafío real y al segundo lugar en la simulación virtual.

Balanceando el éxito

Angel menciona que junto a su equipo se enfrentaron a desafíos de optimización: había límites de velocidad y aceleración que no se podían superar. "Sí alguna de estas restricciones eran violadas, simplemente no podías volar", comentó.

De acuerdo con el profesor, siendo un equipo de 6 personas de diferentes nacionalidades, la comunicación y el intercambio de ideas se volvió clave para colocarse como campeones de la fase final. 

"Cada uno aportó un punto de vista muy diferente. El balance entre la capacidad de resolver problemas y el conocimiento de los drones y su funcionamiento hizo que pudiéramos llegar a una solución.

"Eramos 6 cabezas pensando en el problema y cada uno enfocado de manera diferente para llegar a la solución. Si estábamos ahí era por algo", remarcó Ramírez.

La solución resultó en una optimización de tiempo respetando todas las restricciones de velocidad y aceleración, logrando trayectorias más suaves pero efectivas para los drones.